Co to jest termin błędu?
W statystykach termin błędu jest sumą odchyleń każdej faktycznej obserwacji od linii regresji modelu. Analiza regresji stosuje się do ustalenia stopnia korelacji między dwiema zmiennymi, jedną niezależną i jedną zależną, której wynik jest linią, która najlepiej „pasuje” do faktycznie obserwowanych wartości wartości zależnej w stosunku do zmiennej niezależnej lub zmiennych. Innymi słowy, terminem błędu jest termin w równaniu regresji modelu, który się rozwija i uwzględnia niewyjaśnioną różnicę między faktycznie zaobserwowanymi wartościami zmiennej niezależnej a wynikami przewidzianymi przez model. Stąd termin błędu jest miarą tego, jak dokładnie model regresji odzwierciedla faktyczną zależność między zmienną niezależną i zależną lub zmiennymi. Termin błędu może wskazywać albo, że model można ulepszyć, na przykład dodając inną zmienną niezależną, która wyjaśnia część lub całość różnicy, albo przez losowość, co oznacza, że oznacza to, żeZmienne zależne i niezależne lub zmienne nie są skorelowane w żadnym większym stopniu.
Znany również jako termin resztkowy lub termin zakłócenia, zgodnie z konwencją matematyczną, termin błędu jest ostatnim terminem w równaniu regresji modelu i jest reprezentowany przez greckie literę epsilon (ε). Ekonomiści i specjaliści z branży finansowej regularnie korzystają z modeli regresji lub przynajmniej swoich wyników, aby lepiej zrozumieć i prognozować szeroki zakres relacji, takich jak zmiany podaży pieniężnej związane z inflacją, w jaki sposób ceny giełdowe są związane ze stopami bezrobocia lub w jaki sposób zmiany cen towarów wpływają na określone firmy w sektorze ekonomicznym. Stąd termin błędu jest ważną zmienną, o której należy pamiętać i śledzić, ponieważ mierzy stopień, w jakim dowolny model nie odzwierciedla ani nie uwzględnia faktycznego związku między DEPEzmienne ndent i niezależne.
W rzeczywistości istnieją dwa rodzaje terminów błędów powszechnie stosowane w analizie regresji: błąd bezwzględny i błąd względny. Błąd bezwzględny jest terminem błędu, jak wcześniej zdefiniowano, różnica między faktycznie obserwowanymi wartościami zmiennej niezależnej a wynikami przewidywanymi przez model. Wyprowadzony z tego błąd względny jest zdefiniowany jako błąd bezwzględny podzielony przez dokładną wartość przewidywaną przez model. Wyrażony w punktach procentowych błąd względny jest znany jako błąd procentowy, co jest pomocne, ponieważ stawia termin błędu w większą perspektywę. Na przykład termin błędu 1, gdy przewidywana wartość wynosi 10, jest znacznie gorszy niż okres błędu 1, gdy przewidywana wartość wynosi 1 milion, gdy próbuje wymyślić model regresji, który pokazuje, jak dobrze skorelowane są dwie lub więcej zmiennych.